前言

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种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在

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ConcurrentHashMap

这个呢，我在前面集合容器有讲到，链接在下面

🔥史上最全的Java容器集合之ConcurrentHashMap（源码解读）

大家有兴趣的去看看

ConcureentLinkedQueue

在并发编程中，有时候需要使用线程安全的队列。

如果要实现一个线程安全的队列有两种方式：

• 使用阻塞算法：使用阻塞算法的队列可以用一个锁（入队和出队用同一把锁）或两个锁（入队和出队用不同的锁）等方式来实现。

• 使用非阻塞算法：非阻塞的实现方式则可以使用循环 CAS 的方式来实现。

ConcurrentLinkedQueue 是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用 FIFO 的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部；当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。它采用了“wait-free”算法（即 CAS 算法）来实现，该算法在 Michael&Scott 算法上进行了一些修改。

ConcurrentLinkedQueue 由 head 节点和 tail 节点组成，每个节点 Node 由节点元素 item 和指向下一个节点 next 的引用组成，节点与节点之间就是通过这个 next 关联起来，从而组成一张链表结构的队列。

入队列

入队列就是将入队节点添加到队列的尾部。

• 添加元素 1：队列更新 head 节点的 next 节点为元素 1 节点。又因为 tail 节点默认情况下等于 head 节点，所以它们的 next 节点都指向元素 1 节点。

• 添加元素 2：队列首先设置元素 1 节点的 next 节点为元素 2 节点，然后更新 tail 节点指向元素 2 节点。

• 添加元素 3：设置 tail 节点的 next 节点为元素 3 节点。

• 添加元素 4：设置元素 3 的 next 节点为元素 4 节点，然后将 tail 节点指向元素 4 节点。

通过上图我们发现，入队主要做两件事情：

• 将入队节点设置成当前队列尾节点的下一个节点

• 更新 tail 节点，如果 tail 节点的 next 节点不为空，则将入队节点设置成 tail 节点，如果 tail 节点的 next 节点为空，则将入队节点设置成 tail 的 next 节点，所以 tail 节点不总是尾节点

• 以下是入队列的源码：

public boolean add(E e) {    return offer(e);}public boolean offer(E e) {    final Node<E> newNode = newNode(Objects.requireNonNull(e));    for (Node<E> t = tail, p = t;;) {        Node<E> q = p.next;        if (q == null) {            // p is last node            if (casNext(p, null, newNode)) {                if (p != t) // hop two nodes at a time                    casTail(t, newNode);  // Failure is OK.                return true;            }        }        else if (p == q)            p = (t != (t = tail)) ? t : head;        else            // Check for tail updates after two hops.            p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;    }}

• 构建了一个新的节点 newNode

• 如果 tail 节点的 next 节点为空，则通过 CAS 将 newNode 设置为 tail 的 next 节点，设置成功之后，在更新 tail 为 newNode 节点。

• 否则继续重试上一步

出队列

出队列的就是从队列里返回一个节点元素，并清空该节点对元素的引用

以下是出队列的源码：

public E poll() {    restartFromHead:    for (;;) {        for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {            E item = p.item;            if (item != null && casItem(p, item, null)) {                if (p != h) // hop two nodes at a time                    updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);                return item;            }            else if ((q = p.next) == null) {                updateHead(h, p);                return null;            }            else if (p == q)                continue restartFromHead;            else                p = q;        }    }}

首先获取 head 节点的元素 item，然后判断是否为空？

• 如果为空，表示另外一个线程已经进行了一次出队操作将该节点的元素取走。

• 如果不为空，则使用 CAS 的方式将头节点的引用设置成 null，如果 CAS 成功，则直接返回头节点的元素 item，如果不成功，表示另外一个线程已经进行了一次出队操作更新了 head 节点，导致元素发生了变化，需要重新获取头节点。

Java 中的阻塞队列

什么是阻塞队列

阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持以下两个附加操作的队列：

• 支持阻塞的插入方法：当队列满时，队列会阻塞插入元素的线程，直到队列不满。

• 支持阻塞的移除方法：在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是向队列里添加元素的线程，消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器

在阻塞队列不可用时，这两个附加操作提供了以下 4 种处理方式：

• 抛出异常：队列满时，再添加元素，会抛出 IllegalStateException("Queue full")异常；当队列为空时，从队列里获取元素会抛出 NoSuchElementException 异常。

• 返回特殊值：往队列插入元素时，返回 ture 表示插入成功。从队列里移除元素，即取出元素，如果没有则返回 null。

• 一直阻塞：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里 put 元素，队列会一直阻塞生产者线程，直到队列可用或者响应中断退出。当队列空时，如果消费者线程从队列里 take 元素，队列会阻塞住消费者线程，直到队列不为空。

• 超时退出：当阻塞队列满时，如果生产者线程往队列里插入元素，队列会阻塞生产者线程一段时间，如果超过了指定的时间 time，生产者线程就会退出。

如果是无界阻塞队列，队列不可能会出现满的情况，所以使用 put 或 offer 方法永远不会被阻塞，而且使用 offer 方法时，该方法永远返回 true。

Java 里的阻塞队列

• ArrayBlockingQueue：一个由 数组 结构组成的 有界 阻塞队列。

• 按照 FIFO 的原则对元素进行排序 。

• 默认情况下不保证线程公平的访问队列。

• 公平访问 队列是指阻塞的线程，可以 按照阻塞的先后顺序访问队列，即先阻塞线程先访问队列。

• 非公平性是对先等待的线程是非公平的，当队列可用时，阻塞的线程都有争夺访问队列的资格，有可能先阻塞的线程最后才访问队列。

为了保证公平性，通常会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列：

ArrayBlockingQueue fairQueue = new ArrayBlockingQueue(1000,true);
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {    if (capacity <= 0)        throw new IllegalArgumentException();    this.items = new Object[capacity];    lock = new ReentrantLock(fair);    notEmpty = lock.newCondition();    notFull =  lock.newCondition();}

• LinkedBlockingQueue：一个由 链表 结构组成的 有界 阻塞队列。此队列的默认和最大长度为 Integer.MAX_VALUE。此队列按照 FIFO 的原则对元素进行排序。

• DelayQueue：一个使用优先级队列实现的 无界 阻塞队列。DelayQueue 是一个支持 延时获取元素 的 无界 阻塞队列。队列使用 PriorityQueue 来实现。队列中的元素必须实现 Delayed 接口，在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。可以将 DelayQueue 运用在以下应用场景:

• 缓存系统的设计：可以用 DelayQueue 保存缓存元素的有效期，使用一个线程循环查询 DelayQueue，一旦能从 DelayQueue 中获取元素时，表示缓存有效期到了。

• 定时任务调度：使用 DelayQueue 保存当天将会执行的任务和执行时间，一旦从 DelayQueue 中获取到任务就开始执行，比如 TimerQueue 就是使用 DelayQueue 实现的。

• LinkedBlockingDeque：一个由 链表 结构组成的 双向 阻塞队列。所谓双向队列指的是可以从队列的两端插入和移出元素。双向队列因为多了一个操作队列的入口，在多线程同时入队时，也就减少了一半的竞争。相比其他的阻塞队列，LinkedBlockingDeque 多了 addFirst、addLast、offerFirst、offerLast、peekFirst 和 peekLast 等方法。以 First 单词结尾的方法，表示插入、获取（peek）或移除双端队列的 第一个元素。以 Last 单词结尾的方法，表示插入、获取或移除双端队列的 最后一个元素。

阻塞队列的实现原理

即为使用 通知模式 实现。就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者，当消费者消费了一个队列中的元素后，会通知生产者当前队列可用。

以下是 ArrayBlockingQueue 的相关代码，我们可以看到它是用 Condition 来实现的：

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {    ...    notEmpty = lock.newCondition();    notFull =  lock.newCondition();}public void put(E e) throws InterruptedException {    Objects.requireNonNull(e);    final ReentrantLock lock = this.lock;    lock.lockInterruptibly();    try {        while (count == items.length)            notFull.await();        enqueue(e);    } finally {        lock.unlock();    }}public E take() throws InterruptedException {    final ReentrantLock lock = this.lock;    lock.lockInterruptibly();    try {        while (count == 0)            notEmpty.await();        return dequeue();    } finally {        lock.unlock();    }}private void enqueue(E x) {    // assert lock.getHoldCount() == 1;    // assert items[putIndex] == null;    final Object[] items = this.items;    items[putIndex] = x;    if (++putIndex == items.length) putIndex = 0;    count++;    notEmpty.signal();}private E dequeue() {    // assert lock.getHoldCount() == 1;    // assert items[takeIndex] != null;    final Object[] items = this.items;    @SuppressWarnings("unchecked")    E x = (E) items[takeIndex];    items[takeIndex] = null;    if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0;    count--;    if (itrs != null)        itrs.elementDequeued();    notFull.signal();    return x;}

Fork / Join 框架

Fork/Join 框架是 Java 7 提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个 把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果 的框架。

比如计算 1+2+…+10000；可以分割成 10 个子任务，每个子任务分别对 1000 个数进行求和，最终汇总这 10 个子任务的结果。

工作窃取算法

工作窃取（work-stealing）算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。比如 我们把一个大任务分成 10 个小任务 让 10 个线程分别执行一个任务，可能线程 1 执行的任务很快就完成了，线程 2 执行的比较慢，这时候线程 1 就可以去线程 2 的任务队列里面去取任务来继续工作，以提高效率。

工作窃取算法的优缺点：

• 优点：充分利用线程进行并行计算，减少了线程间的竞争。

• 缺点：在某些情况下还是存在竞争，比如双端队列里只有一个任务时。并且该算法会消耗了更多的系统资源，比如创建多个线程和多个双端队列。

Fork/Join 框架的设计

• 分割任务

• 执行任务并合并结果

Fork/Join 使用以下两个类来完成以上两件事情：

• ForkJoinTask 我们要使用 ForkJoin 框架，必须首先创建一个 ForkJoin 任务。

• 它提供在任务中执行 fork()和 join()操作的机制。

• 通常情况下，我们不需要直接继承 ForkJoinTask 类，只需要继承它的子类，Fork/Join 框架提供了以下两个子类：

• RecursiveAction ：用于没有返回结果的任务。

• RecursiveTask：用于有返回结果的任务。

• ForkJoinPool

• ForkJoinTask 需要通过 ForkJoinPool 来执行。

任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中，进入队列的头部。当一个工作线程的队列里暂时没有任务时，它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务。

使用 Fork/Join 框架

以下示例为使用 Fork/Join 框架计算 1+2+3+4 ，设置的分割的阈值是 2，即 1+2+3+4 会被分割为 1+2 和 3+4 两个任务，因为有返回结果，所以我们需要使用 RecursiceTask：

public class TestRecursiveTask extends RecursiveTask<Integer> {
    /**     * 阈值     */    private static final int THRESHOLD = 2;    private int start;    private int end;
    public TestRecursiveTask(int start, int end) {        this.start = start;        this.end = end;    }
    public static void main(String[] args) {        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();        // 生成一个计算任务，负责计算1+2+3+4        TestRecursiveTask task = new TestRecursiveTask(1, 4);        // 执行一个任务        Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);        try {            System.out.println(result.get());        } catch (Exception e) {            e.printStackTrace();        }    }
    @Override    protected Integer compute() {        int sum = 0;        // 如果任务足够小就计算任务        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;        System.out.println(start + "---" + end);        if (canCompute) {            for (int i = start; i <= end; i++) {                sum += i;            }        } else {            // 如果任务大于阈值，就分裂成两个子任务计算            int middle = (start + end) / 2;            TestRecursiveTask leftTask = new TestRecursiveTask(start, middle);            TestRecursiveTask rightTask = new TestRecursiveTask(middle + 1, end);            // 执行子任务            leftTask.fork();            rightTask.fork();            // 等待子任务执行完，并得到其结果            int leftResult = leftTask.join();            int rightResult = rightTask.join();            // 合并子任务            sum = leftResult + rightResult;        }        return sum;    }}//1---4//1---2//3---4//10

通过这个例子，我们进一步了解 ForkJoinTask，ForkJoinTask 与一般任务的主要区别在于它需要实现 compute 方法，在这个方法里，首先需要判断任务是否足够小，如果足够小就直接执行任务。如果不足够小，就必须分割成两个子任务，每个子任务在调用 fork 方法时，又会进入 compute 方法，看看当前子任务是否需要继续分割成子任务，如果不需要继续分割，则执行当前子任务并返回结果。使用 join 方法会等待子任务执行完并得到其结果。

结尾

因为很多东西，全是从书上拷贝的，很枯燥，但同时看书，又是最详细的学习方法之一了，大家跟着书看博客，或许会好点吧.

因为博主也是一个开发萌新 我也是一边学一边写 我有个目标就是一周 二到三篇 希望能坚持个一年吧 希望各位大佬多提意见，让我多学习，一起进步。

日常求赞

好了各位，以上就是这篇文章的全部内容了，能看到这里的人呀，都是真粉。

创作不易，各位的支持和认可，就是我创作的最大动力，我们下篇文章见

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